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终于有人把ROS机器人操作系统讲明白了

作者：互联网

导读：机器人是多专业知识交叉的学科，通常涉及传感器、驱动程序、多机通信、机械结构、算法等，为了更高效地进行机器人的研究和开发，选择一个通用的开发框架非常必要，ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）就是流行的框架之一。

温馨提示

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本文将带领大家了解和使用ROS，掌握ROS的核心概念，为后续学习打好基础。

01 ROS简介
可能很多初学者听到机器人操作系统，就被“操作系统”几个字吓住了。其实简单点说，ROS就是一个分布式的通信框架，帮助程序进程之间更方便地通信。


一个机器人通常包含多个部件，每个部件都有配套的控制程序，以实现机器人的运动与视听功能等。那么要协调一个机器人中的这些部件，或者协调由多个机器人组成的机器人集群，怎么办呢？这时就需要让分散的部件能够互相通信，在多机器人集群中，这些分散的部件还分散在不同的机器人上。解决这种分布式通信问题正是ROS的设计初衷。


随着越来越多的人参与ROS开发及源码贡献，社区涌现出大量的第三方工具和实用开源软件包，使ROS变成现在的样子。


一个经常让初学者困惑的地方是，学会了ROS就是学会机器人开发了吗？当然不是，严格意义上讲ROS只是一套通信框架而已，机器人中的各种算法和应用程序依然是用C++、Python等常见编程语言进行开发的。


1. ROS的性能特色
在正式学习ROS之前，先介绍ROS的几个特性，即元操作系统、分布式通信机制、松耦合软件框架、丰富的开源功能库等，来帮大家建立一些感性的认识。


ROS是一个机器人领域的元操作系统。也就是说，它并不是真正意义上的操作系统，其底层的任务调度、编译、设备驱动等还是由它的原生操作系统Ubuntu Linux完成。


ROS实际上是运行在Ubuntu Linux上的亚操作系统，或者说软件框架，但提供硬件抽象、函数调用、进程管理这些类似操作系统的功能，也提供用于获取、编译、跨平台的函数和工具。


ROS的核心思想就是将机器人的软件功能做成一个个节点，节点之间通过互相发送消息进行沟通。这些节点可以部署在同一台主机上，也可以部署在不同主机上，甚至还可以部署在互联网上。ROS网络通信机制中的主节点（master）负责对网络中各个节点之间的通信过程进行管理调度，同时提供一个用于配置网络中全局参数的服务。


ROS是松耦合软件框架，利用分布式通信机制实现节点间的进程通信。ROS的软件代码以松耦合方式组织，开发过程灵活，管理维护方便。


ROS具有丰富的开源功能库。ROS是基于BSD（Berkeley Software Distribution，伯克利软件发行）协议的开源软件，允许任何人修改、重用、重发布以及在商业和闭源产品中使用，使用ROS能够快捷地搭建自己的机器人原型。
2. ROS的发行版本
与Linux发行版类似，ROS发行版内置了一系列常用功能包，即将ROS系统打包安装到原生系统中。ROS最初是基于Ubuntu系统开发的，ROS的发行版本名称也和Ubuntu采用了同样的规则，即版本名称由两个相同首字母的英文单词组成，版本首字母按字母表递增顺序选取，图1-1展示了ROS的一些主要版本。

▲图1-1 ROS的主要版本
3. ROS的学习方法
要想学好以及用好ROS，需要进行大量的实践操作。因此在快速了解ROS的核心概念和编程范式后，就要结合大量的实际项目来深入理解ROS。学会用正确的方式解决问题，能帮你更快地提高能力。ROS的学习资源主要有以下几个。

02 ROS系统架构
安装完ROS后，很多朋友应该迫不及待想立马开始写程序。由于ROS的架构比较复杂，为了后面容易理解遇到的各种概念，这里先讨论一下ROS的系统架构，好让大家对ROS中的各种概念有全面性把控。按照官方的说法，可以分别从计算图、文件系统和开源社区视角来理解ROS架构。


1. 从计算图视角理解ROS架构
ROS中可执行程序的基本单位叫节点（node），节点之间通过消息机制进行通信，这样就组成了一张网状图，也叫计算图，如图1-3所示。

▲图1-3 ROS的计算图结构
节点是可执行程序，通常也叫进程。ROS功能包中创建的每个可执行程序在被启动加载到系统进程中后，就是一个ROS节点，如图1-3中的节点1、节点2、节点3等。


节点之间通过收发消息进行通信，消息收发机制分为话题（topic）、服务（service）和动作（action）三种，如图1-3中的节点2与节点3、节点2与节点5采用话题通信，节点2与节点4采用服务通信，节点1与节点2采用动作通信。计算图中的节点、话题、服务、动作都要有唯一名称作为标识。


ROS利用节点将代码和功能解耦，提高了系统的容错性和可维护性。所以最好让每个节点都具有特定的单一功能，而不是创建一个包罗万象的庞大节点。如果用C++编写节点，需要用到ROS提供的roscpp库；如果用Python编写节点，需要用到ROS提供的rospy库。


消息是构成计算图的关键，包括消息机制和消息类型两部分。消息机制有话题、服务和动作三种，每种消息机制中传递的数据都具有特定的数据类型（即消息类型），消息类型可分为话题消息类型、服务消息类型和动作消息类型。消息机制和消息类型将在1.5节中展开讲解。


数据包（rosbag）是ROS中专门用来保存和回放话题中数据的文件，可以将一些难以收集的传感器数据用数据包录制下来，然后反复回放来进行算法性能调试。


参数服务器能够为整个ROS网络中的节点提供便于修改的参数。参数可以认为是节点中可供外部修改的全局变量，有静态参数和动态参数。静态参数一般用于在节点启动时设置节点工作模式；动态参数可以用于在节点运行时动态配置节点或改变节点工作状态，比如电机控制节点里的PID控制参数。


主节点负责各个节点之间通信过程的调度管理。因此主节点必须要最先启动，可以通过roscore命令启动。


2. 从文件系统视角理解ROS架构
ROS程序的不同组件要放在不同的文件夹中，这些文件夹根据不同的功能对文件进行组织，这就是ROS的文件系统结构，如图1-4所示。


▲图1-4 ROS的文件系统结构
工作空间是一个包含功能包、编译包和编译后可执行文件的文件夹，用户可以根据自己的需要创建多个工作空间，在每个工作空间中开发不同用途的功能包。在图1-4中，我们创建了一个名为catkin_ws的工作空间，其中包含src、build和devel三个文件夹。


功能包是ROS中软件组织的基本形式，具有创建ROS程序的最小结构和最少内容，它包含ROS节点源码、脚本、配置文件等。

  1. CMakeLists.txt是功能包配置文件，用于编译Cmake功能包编译时的编译配置。
  2. package.xml是功能包清单文件，用xml的标签格式标记该功能包的各类相关信息，比如包的名称、开发者信息、依赖关系等，主要是为了使功能包的安装和分发更容易。
  3. include/<pkg_name>是功能包头文件目录，可以把功能包程序中包含的*.h头文件放在这里。include目录之所以还要加一级路径<pkg_name>是为了更好地区分自己定义的头文件和系统标准头文件，<pkg_name>用实际功能包的名称替代。不过这个文件夹不是必要项，比如有些程序没有头文件。
  4. msg、srv和action这三个文件夹分别用于存放非标准话题消息、服务消息和动作消息的定义文件。ROS支持用户自定义消息通信过程中使用的消息类型。这些自定义消息不是必要的，比如程序只使用标准消息类型。
  5. scripts目录存放Bash、Python等脚本文件，为非必要项。
  6. launch目录存放节点的启动文件，*.launch文件用于启动一个或多个节点，在含有多个节点的大型项目中很有用，为非必要项。
  7. src目录存放功能包节点所对应的源代码，一个功能包中可以有多个节点程序来完成不同的功能，每个节点程序都可以单独运行。这里src目录存放的是这些节点程序的源代码，你可以按需创建文件夹和文件来组织源代码，源代码可以用C++、Python等编写。


3. 从开源社区视角理解ROS架构
ROS是开源软件，各个独立的网络社区分享和贡献软件及教程，形成了强大的ROS开源社区，如图1-5所示。


▲图1-5 ROS的开源社区结构
ROS的发展依赖于开源和共享的软件，这些代码由不同的机构共享和发布，比如GitHub源码共享、Ubuntu软件仓库发布、第三方库等。ROS的官方wiki是重要的文档讨论社区，在里面可以很方便地发布与修改相应的文档页面。ROS的answer主页里有大量ROS开发者的提问和回答，对ROS开发中遇到的各种问题的讨论很活跃。

参考文献

[1] 张虎，机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社，2022.

 

 

 

序 前言 编程基础篇 第1章 ROS入门必备知识 1.1 ROS简介 2 1.1.1 ROS的性能特色 2 1.1.2 ROS的发行版本 3 1.1.3 ROS的学习方法 3 1.2 ROS开发环境的搭建 3 1.2.1 ROS的安装 4 1.2.2 ROS文件的组织方式 4 1.2.3 ROS网络通信配置 5 1.2.4 集成开发工具 5 1.3 ROS系统架构 5 1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6 1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7 1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8 1.4 ROS调试工具 8 1.4.1 命令行工具 9 1.4.2 可视化工具 9 1.5 ROS节点通信 10 1.5.1 话题通信方式 12 1.5.2 服务通信方式 15 1.5.3 动作通信方式 19 1.6 ROS的其他重要概念 25 1.7 ROS 2.0展望 28 1.8 本章小结 28 第2章 C++编程范式 2.1 C++工程的组织结构 29 2.1.1 C++工程的一般组织结构 29 2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29 2.2 C++代码的编译方法 30 2.2.1 使用g++编译代码 31 2.2.2 使用make编译代码 32 2.2.3 使用CMake编译代码 32 2.3 C++编程风格指南 33 2.4 本章小结 34 第3章 OpenCV图像处理 3.1 认识图像数据 35 3.1.1 获取图像数据 35 3.1.2 访问图像数据 36 3.2 图像滤波 37 3.2.1 线性滤波 37 3.2.2 非线性滤波 38 3.2.3 形态学滤波 39 3.3 图像变换 40 3.3.1 射影变换 40 3.3.2 霍夫变换 42 3.3.3 边缘检测 42 3.3.4 直方图均衡 43 3.4 图像特征点提取 44 3.4.1 SIFT特征点 44 3.4.2 SURF特征点 50 3.4.3 ORB特征点 52 3.5 本章小结 54 硬件基础篇 第4章 机器人传感器 4.1 惯性测量单元 56 4.1.1 工作原理 56 4.1.2 原始数据采集 60 4.1.3 参数标定 65 4.1.4 数据滤波 73 4.1.5 姿态融合 75 4.2 激光雷达 91 4.2.1 工作原理 92 4.2.2 性能参数 94 4.2.3 数据处理 96 4.3 相机 100 4.3.1 单目相机 101 4.3.2 双目相机 107 4.3.3 RGB-D相机 109 4.4 带编码器的减速电机 111 4.4.1 电机 111 4.4.2 电机驱动电路 112 4.4.3 电机控制主板 113 4.4.4 轮式里程计 117 4.5 本章小结 118 第5章 机器人主机 5.1 X86与ARM主机对比 119 5.2 ARM主机树莓派3B+ 120 5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120 5.2.2 安装ROS melodic 122 5.2.3 装机软件与系统设置 122 5.3 ARM主机RK3399 127 5.4 ARM主机Jetson-tx2 128 5.5 分布式架构主机 129 5.5.1 ROS网络通信 130 5.5.2 机器人程序的远程开发 130 5.6 本章小结 131 第6章 机器人底盘 6.1 底盘运动学模型 132 6.1.1 两轮差速模型 132 6.1.2 四轮差速模型 136 6.1.3 阿克曼模型 140 6.1.4 全向模型 144 6.1.5 其他模型 148 6.2 底盘性能指标 148 6.2.1 载重能力 148 6.2.2 动力性能 148 6.2.3 控制精度 150 6.2.4 里程计精度 150 6.3 典型机器人底盘搭建 151 6.3.1 底盘运动学模型选择 152 6.3.2 传感器选择 152 6.3.3 主机选择 153 6.4 本章小结 155 SLAM篇 第7章 SLAM中的数学基础 7.1 SLAM发展简史 158 7.1.1 数据关联、收敛和一致性 160 7.1.2 SLAM的基本理论 161 7.2 SLAM中的概率理论 163 7.2.1 状态估计问题 164 7.2.2 概率运动模型 166 7.2.3 概率观测模型 171 7.2.4 概率图模型 173 7.3 估计理论 182 7.3.1 估计量的性质 182 7.3.2 估计量的构建 183 7.3.3 各估计量对比 190 7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193 7.4.1 贝叶斯估计 194 7.4.2 参数化实现 196 7.4.3 非参数化实现 202 7.5 基于因子图的状态估计 206 7.5.1 非线性最小二乘估计 206 7.5.2 直接求解方法 206 7.5.3 优化方法 208 7.5.4 各优化方法对比 218 7.5.5 常用优化工具 219 7.6 典型SLAM算法 221 7.7 本章小结 221 第8章 激光SLAM系统 8.1 Gmapping算法 223 8.1.1 原理分析 223 8.1.2 源码解读 228 8.1.3 安装与运行 233 8.2 Cartographer算法 240 8.2.1 原理分析 240 8.2.2 源码解读 247 8.2.3 安装与运行 258 8.3 LOAM算法 266 8.3.1 原理分析 266 8.3.2 源码解读 267 8.3.3 安装与运行 270 8.4 本章小结 270 第9章 视觉SLAM系统 9.1 ORB-SLAM2算法 274 9.1.1 原理分析 274 9.1.2 源码解读 310 9.1.3 安装与运行 319 9.1.4 拓展 327 9.2 LSD-SLAM算法 329 9.2.1 原理分析 329 9.2.2 源码解读 334 9.2.3 安装与运行 337 9.3 SVO算法 338 9.3.1 原理分析 338 9.3.2 源码解读 341 9.4 本章小结 341 第10章 其他SLAM系统 10.1 RTABMAP算法 344 10.1.1 原理分析 344 10.1.2 源码解读 351 10.1.3 安装与运行 357 10.2 VINS算法 362 10.2.1 原理分析 364 10.2.2 源码解读 373 10.2.3 安装与运行 376 10.3 机器学习与SLAM 379 10.3.1 机器学习 379 10.3.2 CNN-SLAM算法 411 10.3.3 DeepVO算法 413 10.4 本章小结 414 自主导航篇 第11章 自主导航中的数学基础 11.1 自主导航 418 11.2 环境感知 420 11.2.1 实时定位 420 11.2.2 环境建模 421 11.2.3 语义理解 422 11.3 路径规划 422 11.3.1 常见的路径规划算法 423 11.3.2 带约束的路径规划算法 430 11.3.3 覆盖的路径规划算法 434 11.4 运动控制 435 11.4.1 基于PID的运动控制 437 11.4.2 基于MPC的运动控制 438 11.4.3 基于强化学习的运动控制 441 11.5 强化学习与自主导航 442 11.5.1 强化学习 443 11.5.2 基于强化学习的自主导航 465 11.6 本章小结 467 第12章 典型自主导航系统 12.1 ros-navigation导航系统 470 12.1.1 原理分析 470 12.1.2 源码解读 475 12.1.3 安装与运行 479 12.1.4 路径规划改进 492 12.1.5 环境探索 496 12.2 riskrrt导航系统 498 12.3 autoware导航系统 499 12.4 导航系统面临的一些挑战 500 12.5 本章小结 500 第13章 机器人SLAM导航综合实战 13.1 运行机器人上的传感器 502 13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503 13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503 13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504 13.1.4 运行相机的ROS驱动 504 13.1.5 运行底盘的urdf模型 505 13.1.6 传感器一键启动 506 13.2 运行SLAM建图功能 506 13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507 13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508 13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508 13.3 运行自主导航 509 13.4 基于自主导航的应用 510 13.5 本章小结 511 附录A Linux与SLAM性能优化的探讨 附录B 习题

 

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来源： https://www.cnblogs.com/hiram-zhang/p/16024276.html